AI工具链

Function Calling机制原理与API接口规范 大模型函数调用（Function Calling）是指大语言模型在推理过程中识别用户意图，生成结构化函数调用参数，由外部系…

大模型智能体开发绕不开工具调用，而工具接口长期各自为政：每个框架一套写法，接入新工具要改代码。MCP（Model Context Protocol）把工具、资源和提示词统一成一套标…

AI智能体（Agent）开发正在从简单的Prompt链式调用演变为复杂的状态图编排。LangGraph作为LangChain团队推出的Agent编排框架，基于有向无环图（DAG）和…

RAG（检索增强生成）是大模型应用中最常见的落地架构，但实际项目里经常出现答非所问、关键内容检索不到、幻觉率偏高的问题。这类问题的根因多数不在模型本身，而在文档切分、向量库选型和检…

大模型Agent的强化学习训练正成为人工智能领域的核心工程问题。微软开源的Agent Lightning框架在2026年8月发布v1.0正式版，提供了一个用部署时真实Agent H…

什么是Prompt工程及其在大模型开发中的定位 Prompt工程是针对大语言模型（LLM）的输入指令设计与优化技术，核心目标是通过精确的指令构造，让模型输出更符合预期。在AIGC应…

什么是AI模型蒸馏技术 模型蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型的技术方案。核心思路是让学生模型模仿教师模型的输出分布，…

DeepSeek-V4-Flash以7.22万亿Token调用量位居全球第一 2026年8月4日，全球最大AI聚合平台OpenRouter发布最新一周统计数据显示，DeepSeek…

Prompt工程为什么需要模板化管理 Prompt工程的核心目标不是写出一个惊艳的提示词，而是建立一套可维护、可复用、可测试的提示词体系。生产环境中，大模型应用的稳定性80%取决于…

结构化Prompt为何成为AIGC应用的核心能力 Prompt工程早已不是简单的”提问技巧”，在AIGC应用落地过程中，结构化提示词直接决定了大模型输出的稳…